一种新的基于蒙特卡罗模拟和光子传输模型的图像分割算法
计算机科学与技术专业使用阈值技术的图像分割等毕业论文外文文献翻译及原文
毕业设计（论文）外文文献翻译文献、资料中文题目： 1.使用阈值技术的图像分割2.最大类间方差算法的图像分割综述文献、资料英文题目：文献、资料来源：文献、资料发表（出版）日期：院（部）：专业：计算机科学与技术班级：姓名：学号：指导教师：翻译日期： 2017.02.14毕业设计（论文）题目基于遗传算法的自动图像分割软件开发翻译（1）题目Image Segmentation by Using ThresholdTechniques翻译（2）题目A Review on Otsu Image Segmentation Algorithm使用阈值技术的图像分割 1摘要本文试图通过5阈值法作为平均法，P-tile算法，直方图相关技术（HDT），边缘最大化技术（EMT）和可视化技术进行了分割图像技术的研究，彼此比较从而选择合的阈值分割图像的最佳技术。
这些技术适用于三个卫星图像选择作为阈值分割图像的基本猜测。
关键词：图像分割，阈值，自动阈值1 引言分割算法是基于不连续性和相似性这两个基本属性之一的强度值。
第一类是基于在强度的突然变化，如在图像的边缘进行分区的图像。
第二类是根据预定义标准基于分割的图像转换成类似的区域。
直方图阈值的方法属于这一类。
本文研究第二类（阈值技术）在这种情况下，通过这项课题可以给予这些研究简要介绍。
阈分割技术可分为三个不同的类：首先局部技术基于像素和它们临近地区的局部性质。
其次采用全局技术分割图像可以获得图像的全局信息（通过使用图像直方图，例如;全局纹理属性）。
并且拆分，合并，生长技术，为了获得良好的分割效果同时使用的同质化和几何近似的概念。
最后的图像分割，在图像分析的领域中，常用于将像素划分成区域，以确定一个图像的组成[1][2]。
他们提出了一种二维（2-D）的直方图基于多分辨率分析（MRA）的自适应阈值的方法，降低了计算的二维直方图的复杂而提高了多分辨率阈值法的搜索精度。
这样的方法源于通过灰度级和灵活性的空间相关性的多分辨率阈值分割方法中的阈值的寻找以及效率由二维直方图阈值分割方法所取得的非凡分割效果。
蒙特卡洛法的基本原理
2.3.2 蒙特卡洛法的基本原理蒙特卡洛模型的基本原理是模拟单个光子的传输过程，本质上是一系列随机作用和随机过程的计算机模拟，如光子吸收、散射、传输路径、步长等。
光子从发射到进入组织再到从组织中逸出要历经许多过程，以单个光子为例，首先是光子发射，即单个光子垂直入射到组织表面，光子质量W 被初始化为1，当组织与周围介质折射率不同时，在入射界面处要考虑镜面反射（界面不光滑时考虑漫折射），其反射比设为RSP ，因此进入介质的能量为1-RSP ，这部分能量就是接下来要进行蒙特卡洛模拟的部分。
进入组织后光子继续运动，首先要确定其运动步长s ，根据光子的运动步长和运动方向，可以得到光子与组织发生相互作用的坐标位置，并以此坐标为起点开始下一运动步长的模拟。
光子在与组织发生相互作用时有（μa/μt）W 的能量被吸收，剩余部分能量的光子被散射，并继续重复上述过程，直到光子运动到边界处，此时，它有可能被返回到组织内部或者透过组织进入到周围介质。
如果光子被反射，那么它将继续传播，即重复上述运动；如果光子穿透组织，根据其穿透的是前表面还是后表面，则相应被记入透射量和反射量。
由于蒙特卡洛模型的精确性是建立在大量模拟的基础上，因此这一方法耗时长，这与光谱技术的实时特性相矛盾。
“查表法”的提出为这一问题提供了一种很好的解决途径，查表法的基本思想在于事先将一系列组织光学特性所对应的模拟结果存储到一个表格中，这样在对每一个光子进行模拟时，能够从这一表格中直接提取最终的模拟结果，从而节省了大量的模拟时间。
对于组织光子传输蒙特卡洛模型的研究已经开展了很多年，目前学术界广为接受和采用的是美国圣路易斯华盛顿大学华人教授Lihong Wang所提出的模型[1]，此模型是前向模型，即在已知组织吸收和散射特性的前提下对光子在组织中的传输分布进行模拟；美国杜克大学助理教授Gregory Palmer等在前向模型的基础上开发出了所谓的后向模型[2]，这一模型是在已知光谱反射特性的基础上，通过多次随机假定光学特性并调用前向模型进行光谱拟合，从而筛选出与实际测量结果最为匹配的一组假定数据作为组织的光学特性参数。
monai分割方法
monai分割方法
Monai是一个用于医学图像处理的开源深度学习框架。
它提供了一些用于图像分割的算法和工具，其中包括基于卷积神经网络（CNN）的方法、U-Ne.t结构、以及一些后处理技术等。
以下是Monai中常用的几种分割方法：
U-Ne.t：U-Ne.t是一种经典的医学图像分割网络，由德国的一组研究者提出。
它由一个收缩路径（编码器）和一个扩展路径（解码器）组成，形状类似于字母“U”，因此得名。
在Monai中，可以使用预训练的U-Ne.t模型进行图像分割。
3D U-Ne.t：3D U-Ne.t是一种基于3D卷积的U-Ne.t，可以处理三维的医学图像数据。
在Monai中，可以使用预训练的3D U-Ne.t模型进行三维图像分割。
Mask R-CNN：Mask R-CNN是一种基于Faster R-CNN的目标检测网络，可以同时进行目标检测和像素级图像分割。
在Monai中，可以使用预训练的Mask R-CNN模型进行图像
分割。
DeepLab：DeepLab是一种基于深度卷积神经网络的图像分割方法，可以用于处理语义分割任务。
在Monai中，可以使用预训练的DeepLab模型进行图像分割。
PSPNe.t：PSPNe.t是一种基于金字塔池化模块的图像分割方法，可以处理不同尺度的目标分割任务。
在Monai中，可以使用预训练的PSPNe.t模型进行图像分割。
以上是Monai中常用的几种分割方法，具体使用哪种方法需要根据实际任务和数据来选择。
高级推理研发工程师岗位面试题及答案(经典版)
高级推理研发工程师岗位面试题及答案1.请介绍一下您的工作经历和背景。
答：我在人工智能领域有超过8年的工作经验，专注于推理算法的研发和优化。
在前一家公司，我领导了一个团队开发了一种基于图神经网络的推理引擎，成功提升了自然语言处理任务的性能。
2.请描述一次您成功解决复杂推理问题的经验。
答：在一个医疗诊断项目中，我们需要将多个医学图像和文本信息进行融合，以辅助医生做出准确诊断。
我设计了一个多模态推理模型，结合了卷积神经网络和递归神经网络，实现了准确的诊断预测。
3.在推理模型优化方面，您有哪些经验？答：我经常使用梯度下降算法对模型进行优化，同时尝试了各种正则化技术以避免过拟合。
例如，在一个视觉问答项目中，我采用了剪枝技术，去除了无关紧要的神经元，显著减少了模型的计算复杂度。
4.请解释一下递归神经网络（RNN）和其在推理中的应用。
答：RNN是一种具有循环连接的神经网络，适用于序列数据，如自然语言。
在推理中，RNN可用于解决序列预测、生成和分类问题，如情感分析、文本生成等。
5.您如何处理推理中的不确定性和模糊性？答：在面对不确定性和模糊性时，我通常会引入贝叶斯推断方法，利用概率模型来量化不确定性，并采用模糊逻辑来处理模糊信息。
例如，在金融领域，我开发了一个基于模糊推理的交易风险评估系统，有助于决策者更好地应对市场波动。
6.如何平衡推理模型的精度和计算效率？答：在模型选择上，我会考虑使用轻量级模型结构，并在模型剪枝、量化和压缩方面进行优化。
例如，我曾经将一个复杂的图推理模型转化为基于矩阵分解的形式，显著减少了计算开销。
7.请描述一次您处理大规模数据集的经验。
答：在一个社交媒体分析项目中，我面临了海量的文本数据。
我采用了分布式计算框架，如Spark，以及数据并行处理策略，有效地将数据集划分并进行分布式推理，提高了处理效率。
8.您在推理领域的研究中遇到过挑战吗？如何解决的？答：在处理跨领域推理时，不同领域的知识融合是一个挑战。
python蒙特卡洛光线追迹法
python蒙特卡洛光线追迹法
蒙特卡洛光线追迹法是一种基于统计模拟的光学模拟算法。
它通过随机发射光线并跟踪它们在光学系统中的传播路径，从而模拟光线在复杂场景中的传播和相互作用。
这种方法可以用于计算光学系统的透射、反射、折射、散射等物理效应。
蒙特卡洛光线追迹法首先需要确定系统的几何形状和光学参数，然后将光线从光源处发射到场景中，并在光线与物体相交的位置进行反射、折射、散射等操作，最后计算光线最终到达的位置和能量。
通过重复这个过程多次，可以获得光在场景中的传播情况的统计信息，如光线路径、入射角度、能量分布等。
蒙特卡洛光线追迹法使用随机数生成器来模拟光线的随机发射方向和位置，以及反射、折射、散射等过程中的随机性。
通过大量的光线追迹次数，可以使统计结果趋近真实物理情况。
同时，该方法适用于处理复杂场景，因为它不需要对场景进行建模，而是通过采样来自然地生成光线路径。
蒙特卡洛光线追迹法在计算机图形学、光学设计、医学成像等领域得到广泛应用。
它可以用于模拟光线在镜面、玻璃等材料中的反射和折射，以及光线在人体组织中的散射和吸收。
通过分析模拟结果，可以更好地理解和优化光学系统的性能，提高光学成像质量和光学器件设计效率。
总的来说，蒙特卡洛光线追迹法是一种强大的光学模拟算法，可以准确地模拟光线在复杂场景中的传播和相互作用。
它为光学研究和应用提供了重要的工具和方法。
基于区域分割和蒙特卡洛采样的静态图片人体姿态估计
数 据 集 上 给 出 了更 加 精 确 的估 计 结 果 ， 时 运行 时 间也 减 少 ＿２ ％ ． 同 『 ５
关键词 ： 静态 图片 ； 人体姿态估计 ； 区域分割 ； 蒙特卡洛采样 ； 置信传播
中图 分 类 号 ： Ｐ ９ ． 文 献标 识码 ： 文 章 编 号 ： ７ ４７５ ２ １ ）１ ）３ ４６ Ｔ ３ １４ Ａ １ ３ ８ （０ １０ ４ ８ ） ６ ０
验概率最 大 化 的代表 性 的有 文献 ［ 一５ ． 献 ［ ］ ８ｌ ］文 ８
变 、 的着 装变 化 、 景干 扰 以及 遮挡都 使得 这一 问 人 背 题具有 很 大的挑 战性 ．
考 虑 到人 体 各 个 部 分 有 着 比较 固 定 的 连 接 关
收稿 日期 ：０ ０ １ －５ ２ １ ．１０ ．
静 态 图片 中的人体姿 态估计 问题 是计算 机视觉 领 域 中的一个 重要 问题 ， 在基 于 内容 的 图 片检 索 和 过 滤方 面有 广 泛 的应 用 ¨ 考 虑 到 人 体 的 多关 节 引． 特性 ， 般估计 人 的姿 态 时都 需 要 将人 分 成 多个 部 一 分来 分别 检测 （ 通常是 按 照关 节来 进 行 划分 ） 因此 ， 静 态 图片 中的人 体 姿态估计 问题 可 以等 同于 检测每
ｔ ｅ ｐ ｏ ａ ｉｉｔｃ ｇ ａ ｈ ｃ ｌｍ ｏ ｅ ，ａ ｄ Ｍ ｏ ｔ — ｒｏ ｓ ｍｐ ｉ ｓ ｕ ｉ ｚ ｄ ｔ ａ ｒ ｕ ｒ ｂ ｂ ｌ ｔｃ ｉ ｆｒ ｎ ｅ Ｅｘ ｈ ｒ ｂ ｂ ｌｓｉ ｒ ｐ ｉａ ｄ ｌ ｎ ｎ ｅ Ｃａ ｌ ａ ｌ ｎｇ ｗａ ｔ ｉｅ ｏ ｃ ｒｙ ｏ ｔｐ ｏ ａ ｉｉ ｉ ｎ ｅ ｅ ｃ ． ｌ ｓ — ｐ ｒｍｅ ｔｌｒｓ ｌｓ ｄ ｍ ｏ ｓｒ ｔ ｈａ ｔｅ ｐ ｏ ｓ ｄ ａｇ ｒｔ ｍ ｅ ｆｒ ｓ ｂ ｔ ｒ ｏ ａ ｃ ｍｍｏ ｄ ｔｂ ｓ ｏ ａ ｅ ｔ ｅ ｉ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｅ ｎ ｔａｅ ｔ ｔ ｈ ｒ ｐｏ ｅ ｌ ｏ ｉ ｈ ｐ ｒｏｍ ｅｔ ｎ ｏ ｅ ｎ ａａ ａ ｅ ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｗｉ ｈ
马尔可夫链蒙特卡洛方法在大数据分析中的应用案例解析(Ⅲ)
随着大数据时代的到来，数据分析成为了许多领域的重要工具。
然而，面对海量的数据，传统的分析方法已经显得力不从心。
在这个背景下，马尔可夫链蒙特卡洛方法成为了一种备受关注的大数据分析工具。
本文将从理论和实际应用两个方面，对马尔可夫链蒙特卡洛方法在大数据分析中的应用进行深入解析。
首先，让我们来了解一下马尔可夫链蒙特卡洛方法的基本原理。
马尔可夫链蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样的计算方法，其核心思想是通过马尔可夫链的转移矩阵来进行随机抽样，从而实现对目标分布的模拟抽样。
在大数据分析中，我们通常面临的问题是估计复杂的概率分布、计算期望值或者进行概率推断，而马尔可夫链蒙特卡洛方法恰好可以帮助我们解决这些问题。
通过构建一个满足细致平稳条件的马尔可夫链，我们可以得到目标分布的随机样本，从而进行后续的分析工作。
在实际应用中，马尔可夫链蒙特卡洛方法被广泛应用于大数据分析领域。
以金融风险管理为例，我们可以利用马尔可夫链蒙特卡洛方法来对股票、债券等金融资产的价格变动进行建模和预测，从而帮助投资者制定更为合理的投资策略。
此外，在医疗领域，我们也可以利用马尔可夫链蒙特卡洛方法来对患者的病情变化进行建模，从而为医生提供更为准确的诊断和治疗建议。
在市场营销领域，我们可以利用马尔可夫链蒙特卡洛方法来对消费者行为进行建模，从而为企业提供更为精准的营销策略。
可以说，马尔可夫链蒙特卡洛方法已经成为了大数据分析中的利器，为各个领域的决策提供了有力的支持。
除了在传统的数据分析领域，马尔可夫链蒙特卡洛方法在人工智能领域也有着广泛的应用。
例如，在自然语言处理领域，我们可以利用马尔可夫链蒙特卡洛方法来进行文本生成或者机器翻译，从而提高机器对自然语言的理解和生成能力。
在图像处理领域，我们可以利用马尔可夫链蒙特卡洛方法来进行图像分割或者图像去噪，从而提高图像处理的精度和效率。
此外，在智能推荐系统中，我们也可以利用马尔可夫链蒙特卡洛方法来对用户的兴趣进行建模，从而提高推荐系统的个性化程度。
多束光在皮肤组织中传输的蒙特卡罗模拟
多束光在皮肤组织中传输的蒙特卡罗模拟肖郑颖【摘要】光在皮肤组织中的输运情况决定了激光皮肤外科手术治疗的有效深度和疗效.采用蒙特卡洛方法,模拟多束平圆光和高斯光辐照皮肤组织,分析光束间距对光分布的影响,比较平圆光束和高斯光束光能流率分布的异同.结果表明,光束间距为2R的多束光入射时,平圆光束的光能流率实现了均匀的径向展宽.光束间距为R时,高斯光束穿透深度更深,光能流率峰值更大;平圆光束和高斯光束在叠加区域光能流率均明显增大,平圆光束增幅较大,二者光能流率在非叠加区域均与单束光相近;二者辐照光束越多,叠加区域出现径向展宽越大.光束间距对光能流率影响的研究有助于激光皮肤外科手术中治疗方案的优化设计.【期刊名称】《泰山学院学报》【年(卷),期】2018(040)006【总页数】7页(P92-98)【关键词】光传输;蒙特卡洛模拟;多束光;皮肤组织;光能流率【作者】肖郑颖【作者单位】莆田学院工程实训中心,福建莆田 351100【正文语种】中文【中图分类】R318.51随着激光技术的飞速进步，激光皮肤外科手术由于激光可以直接与皮肤发生作用，成为生物医学光学领域发展最快的方向之一［1-4］。
激光皮肤外科手术有效安全的实施，有赖于在选择性光热解效应的基础上，合理选择足够引起靶组织损伤、周围正常组织吸收最小的能量密度条件。
激光治疗中，光在皮肤组织中的分布情况直接决定了治疗的有效深度和治疗效果。
蒙特卡罗方法作为组织光学领域一种非实验标准［5］，可以根据光学参数模拟光子的传播轨迹［6］，在解决非均匀介质的光传输问题上有很大的优势［7-8］。
而当靶组织范围较大，可以采用多束光辐照。
以往对于激光嫩肤治疗的研究局限于单束光辐照皮肤组织，对多束光辐照的研究很少。
比较单束光与多束光辐照皮肤组织，光能流率分布的差异，有助于安全的进行激光嫩肤治疗及提高治疗效果。
在皮肤组织光学模型的基础上，采用蒙特卡罗方法，模拟多束平圆光束和高斯光束在皮肤组织中的传播，并分析光束间距对皮肤组织中光能流率的影响。
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・技术研究・一种新的基于蒙特卡罗模拟和光子传输模型的图像分割算法3谢志明1a,陈冠楠1a,23,陈 荣1a,b,林居强1a ,陈建新1a ,杨坤涛2(11福建师范大学a 1医学光电科学与技术教育部重点实验室;b 1福建省光子技术重点实验室,福建福州350007;21华中科技大学光电子科学与工程学院,湖北武汉430074)摘 要:本文以蒙特卡罗模拟方法为基础,结合组织光学的光子传输模型,提出了一种新的图像分割算法,该算法将复杂的图像分割问题简化为大量简单的光子传输随机实验,通过分析传输规律来获取目标区域。
在随后的实验中,结合细胞核提取这一问题建立了一个简单的光学传输模型,并依据此模型分别对人造图和实际图进行了分割。
人造图的分割结果表明了该算法的可行性,说明了该算法的一些优点;而实际图的分割结果则反映了该算法的不足之处,文章针对其中存在的问题和算法待改进之处进行了分析。
关键词:图像分割;蒙特卡罗模拟;光子传输模型;细胞核提取中图分类号:Q 2334文献标识码:A文章编号:100727146(2009)0120112204A Novel I mage Segm en ta tion A lgor ithm Ba sed on M on te Carloand Photon Propaga tion M odelX IE Z h i 2m ing 1a,CHEN Guan 2nan1a,23,CHEN R ong1a,b ,L I N Ju 2qiang 1a ,CHEN J ian 2xin 1a,YAN G Kun 2tao2(11Fujian Nor mal University a .Key Laborat ory of Op t oelectr onic Science and Technol ogy f orM edicine,M inistry of Educati on;b .Fujian Pr ovincial Key Laborat ory of Phot onic Technol ogy,Fuzhou 350007,Fujian,China;21School of Op t o 2electr onic Science and Engineering,Huazhong University of Science and Technol ogy,W uhan 430074,Hubei,China )Abstract:A new seg mentati on method based on Phot on p r opagati on model is p resented with the foundati on of MonteCarl o Si m ulati on .This algorithm si m p lifies the comp lexity of i m age seg mentati on by turning it int o vast si m p le si m ulati ons of phot on p r opagati on,and the object is finally obtained by analyzing the law of p r opagati on instead of the comp lex i m age data .I n the later experi m ent,according t o the p r oblem of karyon seg mentati on,a phot on p r opagati on model is established,and seg mentati on works have been done on both artifact and real cell i m age .The result of artifact is good,and shows the feasibility of this new algorithm.Based on the real i m age ’s results,existing p r oblem s have been analyzed .Key words:i m age seg mentati on;monte carl o si m ulati on;phot on p r opagati on model;karyon extracti on第18卷第1期2009年2月 激 光 生 物 学 报ACT A LA SER B I O LO GY SI NI CAVol .18No .1Feb .20093收稿日期:2008203217;修回日期:2008210227基金项目:厦门大学固体表面物理化学国家重点实验室开放课题;国家自然科学基金项目(60778046);福建省科技项目(2008I 0015,2008J0016)作者简介:谢志明(1985—),男,硕士研究生,研究方向为医学图像处理。
(电子邮箱)xiezhi m ing1017@ 3通讯作者:(电子邮箱)chenr@fjnu .edu .cn1 引言在图像处理领域里,提取感兴趣区域是必不可少的任务。
然而由于目标的形状复杂,数目众多等因素,图像分割一直是一个经典难题[1]。
而在物理学中,当一个问题难以求解时,往往可以将这个难题化解为多个简单的问题来求解。
比如在组织光学中,光在生物组织中的传播行为,由于生物体的光学参数复杂多变,直接求解往往得不到答案。
这时可以用生物组织的随机离散光学模型来刻画,采用蒙特卡罗方法将这个难题转化为大量简单的随机实验,通过这些实验来模拟整个传输过程,从而获取光在组织中的宏观传输规律[224]。
本文借鉴这一概念,提出一种新的基于蒙特卡罗模拟和光学传输模型的图像分割算法,将图像类比为生物组织,用大量的随机实验模拟光子在这个“组织”中的传输过程,通过分析光子的传输规律来获取图像中的目标,完成图像分割的任务。
2 蒙特卡罗方法简介蒙特卡罗方法(Mente Carlo)属于计算数学的一个分支,有时也称作随机模拟或统计实验方法。
该方法以概率论和数理统计为基础,其大致步骤如下:首先根据要解决的问题建立一个概率模型或随机过程;然后通过大量的随机实验来模拟这个过程;最后通过对实验结果的观察和统计分析得到问题的解[5]。
蒙特卡罗方法是将一个复杂问题简化为许多次简单的随机实验的方法,由于这个特点,它在物理、化学、生物等各个领域都有广泛的应用,如原子核物理问题,材料的晶体结构问题,动物的生态竞争[627]等。
3 基于蒙特卡罗模拟和光学传输模型的分割算法311 算法基本思想该算法的基本思想如下:将整幅图像看成一个生物体组织,而图像中的各个像素类比成生物体组织中具有一定反射率和透射率的,与光子发生作用的最小单元,然后根据图像的内容、性质和分割的目标建立起一个光学传输模型(因为图像的内容都不相同,分割任务也不尽相同,所以不可能建立一个万能的传输模型,只能根据实际的问题去具体设计)。
模型建立好以后,接下来就是通过大量的随机实验来模拟这个光子传输过程了,假设不断有光子进入图像,根据先前建立好的光学传输模型,对每一个光子的传播过程进行模拟。
通过上一步的模拟之后,光子在整个图像中的分布规律就已经确定了,通过分析这个规律来确定目标区域,从而达到分割的目的。
312 联系实际问题的模型建立以及算法实现31211 联系实际问题建立传输模型 本文联系医学图像处理中经常遇到的一个问题———细胞核提取,对算法进行了实现。
因为在细胞图像中,细胞核通常是比较暗的区域,其周围的细胞质通常是亮的区域,背景则是有亮有暗,但是背景一般不会出现亮区域包围暗区域的类似细胞核的情况。
所以建立传输模型如下:p ref= 0 if gpre<gpreg pre2g cu rg th else(1)式中g pre,g cu r,g th,分别为前一像素灰度值(即入射像素点的灰度值),当前像素灰度值(即出射像素点的灰度值)和设置的灰度阈值。
而Pref则为反射概率。
当入射点的灰度小于出射点时(即由暗区域射向亮区域),反射率为0(即无条件的散射过去),而当入射点的灰度大于出射点时(即由亮区域射向暗区域),反射率与两点之间的灰度差值成正比,当差值超过设定的阈值时,则反射率为1。
这样的传输模型只允许光子由暗区域射向亮区域,而不允许亮区域的光子射向暗区域,这就使得细胞核的暗区域很少有光子进入(因为它被亮的细胞质包围着),而背景的暗区域则会有很多的光子进入(因为它不像细胞核那样有一层亮的细胞质包围)。
这样的结果使得我们很容易设置一个光子数阈值,只要小于这个阈值的区域就是细胞核区域,从而完成了分割任务。
31212 算法的具体实现 根据31211中建立的光学传输模型,按以下步骤实现算法:第一步:根据图像的大小计算需要模拟的实验次数,即总共入射的光子数。
这个数不是越大越好,虽然大的实验次数能得到更好的稳定结果,但是费的时间也更多。
在选择的时候,要注意这一点,本文取的光子总数(photototal)=2×图像宽×图像高。
第二步:模拟光子传输的过程。
从图像的四个311第1期 谢志明等:一种新的基于蒙特卡罗模拟和光子传输模型的图像分割算法 边界处随机选取一个像素点作为入射点,入射方向与垂直于边界的法线方向相反。
为了简化散射的处理,可将此方向作为光子的散射方向,当散射到边界处或者散射次数超过设定的阈值时,则进行下一个光子的传输模拟。
这一步实现的伪代码如下:for i =0;i <phot ot otal;i ++ 利用随机函数在边界处选取入射像素点,并由边界确定入射的方向 入射点处的光子计数器加1 while 单个光子的传播次数<设置的阈值 根据入射点和入射方向,选取待出射点的位置 得到待出射点和入射点的灰度值,根据式(1)来计算反射率 while 反射率不为0,并且入射点附近仍有出射点可以出射 根据随机函数来确定是否进行反射 if 进行反射 根据入射点选取另一出射点位置 得到待出射点和入射点的灰度值,根据式子(1)来计算反射率 else 反射率置0 将入射点位置替换为目前的出射点位置,并将此位置的光子计数器加1 end end if 入射点没有改变 进行下一个光子的传输模拟 传播次数置0 break else 传播次数加1 end end end第三步:统计实验结果,得到分割的目标区域。
经过第二步的模拟,光子的分布已经呈现出稳定的规律:细胞核处的光子很少,而其余位置的光子均分布较多,其直方图呈现明显的峰谷分布,只要在峰谷之间设置一个光子数阈值,就可以得到细胞核的区域。